在现代C3I(Command,Control,Communication and Intelligence)作战系统中,依靠单传感器提供信息己无法满足作战的需要,必须运用多传感器提供观测数据,实时的进行目标检测和识别。为此,多传感器信息融合技术便迅速的发展起来,并在现代C3I系统中和各种武器平台上得到了广泛的应用。目前信息融合技术已成为一个十分活跃的研究领域。网络武器系统是由一组能识别、定位、攻击的微战斗单元组成的智能武器系统。为了提高目标识别准确度,在网络武器系统中使用了多传感器信息融合技术。多传感器信息融合技术包括多种方法,与其他信息融合方法相比,证据推理具有符合人推理决策过程,可以对其进行合理的信息论解释,能够区分确定与不确定区间,且不需要先验信息,能够处理模糊性导致的不确定,而且计算直观,在对不确定信息处理与综合中得到了广泛的应用。本文较为系统地介绍了信息融合的基本原理、研究意义、国内外研究现状以及当前研究重点和发展方向,并讨论了信息融合的系统模型、层次结构及主要算法,重点研究了一种解决不确定性问题的有力方法——D-S证据推理理论,以及在网络武器系统中的应用。最后,在建立的数学模型上对数据进行计算,计算结果表明建立的数学模型能较好提高目标识别的准确度,多传感器信息融合技术能成功运用在该网络武器系统中。